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事件持续更新

MIT 团队让 GPT-6 Astra 直接改写 Qwen 权重

6篇报道6个报道来源另4家媒体跟进最近报道

先了解这件事

AI 综述

MIT CSAIL 研究团队公布名为「权重空间编程」的实验结果：GPT-6 Astra 通过自然语言指令直接读取并修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，只改动约 0.016% 的参数（131,072 个权重），未重新训练或使用梯度下降，MATH-500 得分从 7.9% 升至 48.1%。据 TechFlow 报道，整个过程耗时 20.3 小时，含 158 轮对话、80 次 Python 执行和 50 次模型评估；GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%，IFEval 从 21% 左右提升。量子位报道称指令执行能力提高 3 倍，MATH-500 触及 32768 token 长度上限的比例从 93.0% 降到 33% 左右。India Today 报道称，该实验记录在题为《LLMs can natively read & write neural network weights》的研究博客文章中。研究者 Neel Nanda 评论认为，这更像是 Astra 出人意料地擅长旧派机制可解释性研究，而非什么新奇能力。另有发帖者称，Qwen 的提升主要来自修复推理死循环，研究团队对无明显死循环的 Gemma 3 270M 也基本未观察到提升。

AI 根据报道生成 · 3 分钟前更新

最新进展
MIT CSAIL 研究称 AI 直改 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%

事件进展

2 个进展
  1. · 5篇报道
    MIT让GPT-6 Astra直接读写神经网络权重
    公众号 机器之心：MIT CSAIL 团队让 GPT-6 Astra 直接修改 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 成绩从 7.9% 升至 48.1%
  2. · 1篇报道
    Neel Nanda 评论 Astra 权重编辑研究
    X @NeelNanda5：Neel Nanda 称 Astra 的权重编辑更像旧派机制可解释性研究，而非什么新奇能力

后续时间线

11月3日
  1. X@blackright0· 讨论
    2026年11月2日、MIT CSAILのRikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang、Omar Khattabらが「Weight-Space Programming」というアプローチを発表しました。OpenA…（新标签页打开原帖）
  2. X@apikey_official· 讨论
    无限修复”做不到，但模型优化的底层范式确实变天了。🤯⚡ 1⃣ 是“治病”，不是“造神”：Qwen 成绩暴涨是因为 Astra 像外科医生一样，精准切掉了它在 Layer 15/19 的死循环回路。它原本就会做，只是之前 93% 的错题全…（新标签页打开原帖）
  3. X@LShivkumarreddy· 讨论
    An AI just debugged another AI’s brain. MIT researchers gave GPT-6 Astra access to Qwen’s weights. No retraining. No…（新标签页打开原帖）
  4. X@subhamCenrax· 讨论
    LLMs can now read and write neural network weights directly. Normally, weights come from gradient descent. In a new MI…（新标签页打开原帖）
  5. X@Pa3ck3· 讨论
    What if AI could rewrite another AI’s brain instead of retraining it? MIT researchers used GPT-6 Astra to directly mod…（新标签页打开原帖）
  6. X@chataclaw· 讨论
    MIT CSAILの実験で、LLMがニューラルネットの生の重みから何を学んだか読み取り、Qwenの数学の弱点を重みの0.016%だけ直接書き換えてMATH-500を7.9%から48.1%に。勾配も訓練ループもなし。最適化器をLLMが担う時…（新标签页打开原帖）
  7. X@softverd· 讨论
    A small Qwen model scored 7.9% on MATH-500 because it kept looping. GPT-6 Astra read its weights and edited 0.016% of t…（新标签页打开原帖）
  8. XX @haider1· 讨论
    well that's a big deal（新标签页打开原帖）
  9. X@Dennis_Rye· 讨论
    Fixing a model by editing its weights used to need a skilled ML researcher… now it's a prompt. MIT let GPT-6 Astra ope…（新标签页打开原帖）
  10. X@iveyzen· 讨论
    MIT researchers reported on November 2 that GPT-6 Astra could repair a small language model by editing its weights dire…（新标签页打开原帖）
  11. X@Betaer· 讨论
    MIT CSAIL博士利用 GPT-6 Astra 修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，以提升数学能力 MIT CSAIL 是麻省理工学院（MIT）旗下的 计算机科学与人工智能实验室 他表示，只直接改动了 0.016% 的权重，就修…（新标签页打开原帖）
  12. X@Karthikvarmamkv· 讨论
    weight-space programming didn't teach qwen math. it fixed a loop 🔁 @rikiyatakehi's mit team had gpt-6 astra edit qwen3…（新标签页打开原帖）
  13. X@thisismairaj· 讨论
    What I liked most is how honest they are: on another model, it couldn't add any math skill at all. You can clear a bloc…（新标签页打开原帖）
  14. X@JSai23· 讨论
    ok this is the part of weight-space programming nobody's connecting yet rikiya takehi's team asked GPT-6 Astra to edit…（新标签页打开原帖）
  15. X@MartinSzerment· 讨论
    GPT-6 Astra wrote the weights of a Breakout-playing network from scratch, no training and not a single game played, and…（新标签页打开原帖）
  16. X@jasonlarygo· 讨论
    https://t.co/mcOSfJFzHy astra现在可以改qwen小模型的权重去提高小模型解决数学问题的正确率了。（新标签页打开原帖）
  17. X@Josephyala· 讨论
    Models just started rewriting other models’ minds. MIT researchers showed GPT-6 Astra reading the raw weights of Qwen…（新标签页打开原帖）
  18. X @MinLiBuilds
    MIT CSAIL 研究称 AI 直改 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%

    MIT CSAIL 的研究据称让 AI 直接修改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 的权重，使 MATH-500 从 7.9% 升至 48.1%，约 6 倍，无需训练或 LoRA。发帖者称 Qwen 的提升主要来自修复推理死循环；研究团队对无明显死循环的 Gemma 3 270M 也基本未观察到提升。发帖者还称，其对人物识别网络的类似权重编辑尝试未见效果。

  19. X@PrimeFirms· 讨论
    🤖 Can AI fix another AI's brain? MIT researchers report that GPT-6 Astra improved Qwen3.5-0.8B's MATH-500 score from 7…（新标签页打开原帖）
  20. X@NainaC5· 讨论
    @rikiyatakehi @a1zhang @lateinteraction @jayden_teoh_ Researchers at MIT show that GPT-6 Astra can natively read and wr…（新标签页打开原帖）
  21. X@NainaC5· 讨论
    Researchers at MIT show that GPT-6 Astra can natively read and write neural network weights through pure reasoning - no…（新标签页打开原帖）
  22. X@tirthaexe· 讨论
    An AI just performed BRAIN SURGERY on another AI. MIT researchers asked OpenAI's GPT-6 Astra to improve Qwen3.5-0.8B b…（新标签页打开原帖）
  23. X@MyAICrush· 讨论
    Weight-Space Programming: LLMs that can natively read & edit neural network weights 🧠⚙ Researchers from MIT CSAIL sho…（新标签页打开原帖）
  24. X@utokyoeacc· 讨论
    GPT-6 AstraがQwen3.5-0.8Bの重みを直接解析・編集。勾配計算や追加学習なしで、わずか0.016％の重みを書き換え、推論ループを改善。 数学性能は最大6倍、指示追従は3倍に向上したとのこと。 LLMが別のLLMを“重み空…（新标签页打开原帖）
  25. X@leomarciano· 讨论
    Weight-Space Programming just went viral. GPT-6 Astra edited 0.016% of Qwen3.5-0.8B’s weights and raised MATH-500 from…（新标签页打开原帖）
  26. X@DifanJ2000· 讨论
    MIT’s “Sparks of Weight-Space Programming” is going around: a frontier model (Astra) can read neural network weights, r…（新标签页打开原帖）
  27. X@EmmerichMarcelo· 讨论
    GPT-6 Astra spotted a Breakout paddle in 17,253 numbers and helped Qwen finish math problems it kept getting stuck on.…（新标签页打开原帖）
  28. X@latentspacepod· 讨论
    Qwen3.5-0.8B often spent 32K tokens on a math problem without reaching an answer. In an MIT study, GPT-6 Astra traced…（新标签页打开原帖）
  29. X@yanshu48602· 讨论
    MIT研究让前沿大模型直接读写神经网络权重：显著改善Qwen 实验让GPT-6 Astra在Python环境中查看、推理和修改神经网络的原始权重，而不是只生成训练代码并运行常规梯度下降。 其中一项试验针对 Qwen3.5-0.8B，模型…（新标签页打开原帖）
  30. X@jurlycat· 讨论
    AI just fixed a bug inside another AI’s “brain.” 😂 MIT CSAIL researchers asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B’s weig…（新标签页打开原帖）
  31. X@nav_gpt· 讨论
    MIT researchers had GPT-6 Astra read the raw weights of a small qwen model. no training loop, no gradients. it hand-edi…（新标签页打开原帖）
  32. X@pakhandrin· 讨论
    GPT-6 Astra улучшила математические способности Qwen3.5-0.8B почти в 6 раз, изменив всего 0,016% весов модели. Причем б…（新标签页打开原帖）
  33. X@kenebeii· 讨论
    【AI技術動向分析】 今日のAI分野では、モデル能力の高度化と企業業務への組み込みが同時に進む一方、投資集中や実装の難しさという課題も鮮明になっています。Anthropicはエージェント型のコーディングや知識労働に強みを持つ「Claud…（新标签页打开原帖）
  34. X@cannan09· 讨论
    只改 0.016% 权重，数学分能跳一截——MIT 博客叫 Weight-Space Programming。（来源 @rikiyatakehi / https://t.co/J7Xnzk9Cz6） 稀缺不是「改了多少」，是有没有公开评测…（新标签页打开原帖）
  35. X@PosaniRishi· 讨论
    MIT researchers asked gpt 6 astra to edit a small model's weights to improve its math It changed only 0.016% of qwen 3…（新标签页打开原帖）
  36. X@qwerty__cs· 讨论
    AI 已经开始直接给另一个 AI 改脑子了。只动了 0.016% 的权重，Qwen 小模型的数学成绩就从 7.9% 变成了 48.1%！ MIT CSAIL 这项研究让 GPT-6 Astra 直接读取、修改 Qwen3.5-0.8B…（新标签页打开原帖）
  37. X@empac2058569834· 讨论
    MIT CSAIL 团队让前沿大模型直接读写神经网络权重——不用梯度、也不跑训练循环。 Weight-Space Programming 在 Qwen3.5-0.8B 上，GPT-6 Astra 只改了约 0.016% 的权重，MAT…（新标签页打开原帖）
  38. X@empac2058569834· 讨论
    MIT CSAIL just showed a frontier LLM can natively read and write neural weights — no gradients, no training loops. Wei…（新标签页打开原帖）
  39. X@sanyanzhumo· 讨论
    不训练、不算梯度——GPT-6 Astra 直接改了另一个模型的权重。 - 啥：只动 Qwen3.5-0.8B 的 0.016% 参数；MIT CSAIL 研究者干的 - 真香：MATH-500 从 7.9% 涨到 48.1%，约 6…（新标签页打开原帖）
  40. X@Lniosytest· 讨论
    🚨 卧槽，MIT 让 GPT-6 Astra 直接改神经网络权重了 官方博客叫 Weight-Space Programming 不训练，不走梯度 模型自己读权重、改权重 最牛的是： 对着 Qwen3.5-0.8B，只动了 0.016…（新标签页打开原帖）
  41. X@yummy_best· 讨论
    MIT CSAIL博士利用 GPT-6 Astra 修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，以提升数学能力 MIT CSAIL 是麻省理工学院（MIT）旗下的 计算机科学与人工智能实验室 他表示，只直接改动了 0.016% 的权重，就…（新标签页打开原帖）
  42. X@IndicStack· 讨论
    Qwen3.5-0.8B MATH-500: 7.9% → 48.1%. MIT CSAIL, 2 Nov 2026: GPT-6 Astra patched 0.016% of weights, no retraining. Try t…（新标签页打开原帖）
  43. X@NishaannGhimire· 讨论
    I think this is crazy what they are doing !!! MIT CSAIL just showed something wild. GPT-6 Astra read Qwen3.5-0.8B’s we…（新标签页打开原帖）
  44. XX @AISafetyMemes· 讨论
    TLDR: GPT-6 successfully performed "brain surgery" on another AI to make it smarter（新标签页打开原帖）
  45. X@XenoSpectrumJP· 讨论
    AIが別のAIの「脳」を直接書き換える時代へ：MITがニューラルネットワークの重みを読み解き、修正する技術を実証 https://t.co/XoTySOuVtn（新标签页打开原帖）
  46. India Today
    AI 能修复另一个 AI 的大脑吗？MIT 研究者用 GPT-6 Astra 提升 Qwen3.5-0.8B 的数学能力

    MIT CSAIL 研究者让 OpenAI 的 GPT-6 Astra 通过 Python 环境直接读写阿里 Qwen3.5-0.8B 的权重，在不重训练、不用梯度的情况下修复了模型陷入重复推理、有时直到 32768 token 上限的问题。据论文，Astra 只改动了 131072 个权重，占总权重 8 亿的 0.016%，Qwen 在 MATH-500 上的成绩从 7.9% 升至 48.1%，GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%，IFEval 从 21% 升至 62.3%。研究者称 Astra 并未教 Qwen 新的数学概念，而是解除了阻碍其运用已有能力的故障。这项被称为 Weight-Space Programming 的技术仍有局限，Astra 仅凭权重无法分辨两个模型中哪个被训练得迎合用户，需要借助注意力信息；团队已公开实验日志并正在开发相关基准。

  47. X@t1gerxt1ger· 讨论
    GPT-6 Astra が学習ループなしで重みを書き換え、Qwen3.5-0.8B を改善。 ・重みの 0.016% だけ編集して MATH-500 は 7.9%→48.1% ・推論だけで重みの問題箇所を特定し、修正までこなした http…（新标签页打开原帖）
  48. X@yftzeng· 讨论
    讓 GPT-6 Astra 不經過訓練，直接讀寫另一個神經網路的權重。 » https://t.co/KozFOTTXn9 最受矚目的數字是，Qwen3.5-0.8B 只改了 0.016% 的權重，MATH-500 就從 7.9% 升…（新标签页打开原帖）
  49. X@panera4· 讨论
    Editing Intelligence: Is This the CRISPR Moment for AI? An AI model has learned to repair another model by changing a…（新标签页打开原帖）
  50. X@AILearner8ms3· 讨论
    MIT CSAIL just demonstrated weight-space programming with GPT-6 Astra. Astra directly edited 0.016% of the weights in Q…（新标签页打开原帖）
  51. X@harimenath· 讨论
    Weight-Space Programming: Can One AI Reprogram Another AI? An interesting research experiment explores how one AI can…（新标签页打开原帖）
  52. X@jreuben1· 讨论
    Astra can read and write weights to improve Qwen https://t.co/ZjxwxumHSR（新标签页打开原帖）
  53. X@adityaa_behera· 讨论
    🚨 GPT-6 Astra just edited another AI model's brain. > Edited just 0.016% of Qwen 3.5's weights. > Improved its math p…（新标签页打开原帖）
  54. X@xixiwi531818· 讨论
    🤖 AI 开始直接修改 AI 的大脑了，未来还需要训练模型吗？ 最近，一项名为「权重空间编程」（Weight-Space Programming）的研究引发关注。 研究者让 GPT-6 Astra 直接修改 Qwen3.5-0.8B…（新标签页打开原帖）
  55. X@arpit_bhayani· 讨论
    Things are getting wilder. LLMs can read and write neural network weights directly 🤯 Astra was asked to make Qwen3.5-0…（新标签页打开原帖）
  56. X@navaneethan_es· 讨论
    Full write up with all 8 experiments. My favorite: Astra wrote a Breakout network from scratch with no training, and it…（新标签页打开原帖）
  57. X@navaneethan_es· 讨论
    An AI just fixed another AI by editing its weights directly. No training. MIT CSAIL gave GPT-6 Astra the raw weights o…（新标签页打开原帖）
  58. X@vzxxbacq_fhq· 讨论
    I’m honestly tired of seeing every genuinely useful technique hyped up like a nuclear bomb. First, the 7.9% -> 48.1% m…（新标签页打开原帖）
  59. X@lxrmoe· 讨论
    近日观 Weight-Space Programming 有感： T+0，博客挂出来，标题带 Sparks of，摘要第一句 We find that frontier LLMs。 T+1，X 上开始：Weight-Space Progr…（新标签页打开原帖）
  60. X@42HOWRobotics· 讨论
    On Nov. 2, MIT CSAIL reported GPT-6 Astra edited 131,072 Qwen3.5-0.8B weights without gradients, lifting MATH-500 accur…（新标签页打开原帖）
  61. X@rldoeswork· 讨论
    my entire feed is now weight-space programming takes (mostly bad ones). next up: people trying it and getting meh resul…（新标签页打开原帖）
  62. X@yeemio· 讨论
    Researchers asked one AI to make another better at math. GPT-6 Astra found that Qwen3.5-0.8B kept getting stuck in rea…（新标签页打开原帖）
  63. X@JamesDa55049936· 讨论
    卧槽！！GPT-6 Astra 现在连其他大模型的脑子都能直接动手术了？？？😱 刚看到 MIT CSAIL 的一项新研究，数据真有点吓人。 他们让 GPT-6 Astra 去修复 Qwen3.5-0.8B 的推理问题。 不是微调。…（新标签页打开原帖）
  64. X@Carl0sFelipe· 讨论
    Another clear example of how small models pay the frontier back (and why releasing them compounds so hard): Frontier A…（新标签页打开原帖）
  65. X@SinghalPratul· 讨论
    13. 🔬 AI that rewrites model weights by hand Astra reads and writes weights to improve Qwen, per a new post 1,974 HN po…（新标签页打开原帖）
  66. X@nieerai_dev· 讨论
    以后改模型可能不用再训练了？ MIT CSAIL 的 Rikiya Takehi、Jayden Teoh、Alex Zhang、Omar Khattab 在 11 月 2 日发了一篇研究博客，提出 Weight-Space Progra…（新标签页打开原帖）
  67. X@sanbuphy· 讨论
    AI 已经开始直接给另一个 AI 改权重了？？ MIT CSAIL 团队这篇 Weight-Space Programming 做了个挺大胆的尝试：让 GPT-6 Astra 分析神经网络的参数，判断哪里出了问题，再直接修改对应的权重。…（新标签页打开原帖）
  68. X@Kaushik009911· 讨论
    Can an LLM read and write neural network weights directly, the same way it reads and writes Python code? A new post fr…（新标签页打开原帖）
  69. X@XuShifu100· 讨论
    MIT 研究人员演示的“权重空间编程（Weight Space Programming）”如果被大规模复现，很可能会成为大模型演化史上的一个重要转折点。 这件事的核心看点和深远影响可以归结为以下四个维度： 1. 训练范式的根本性颠覆：…（新标签页打开原帖）
  70. X@MaxForAI· 讨论
    哦草，还得是MIT！这项新研究也许可以改变世界！！ 他们发现目前的前沿模型居然已经可以直接读取、理解并修改另一个AI的神经网络权重，不需要梯度下降，也不需要重新训练。 来自MIT CSAIL的研究人员做了一个实验，让GPT-6 Ast…（新标签页打开原帖）
  71. X@eng_digest_jp· 讨论
    【AIがモデルの重みを書き換え】 ・Astraが重みを直接読み書き ・Qwenの0.016%を修正 ・MATH-500は7.9→48.1% 学習ループなしの改善が注目されている。 #AI開発 https://rikiyat.github…（新标签页打开原帖）
  72. X@lennox_saint· 讨论
    MIT just dropped weight-space programming frontier models can now read and rewrite neural net weights in plain english…（新标签页打开原帖）
  73. 网页机器之心· 媒体跟进
    MIT让GPT-6 Astra直接修改Qwen权重！数学成绩飙升（新标签页打开原帖）
  74. X@ziziran2· 讨论
    小模型做数学题，分数低可能是卡在反复推理，迟迟交不出答案。 11 月 2 日，MIT CSAIL 团队报告：让 GPT-6 Astra 直接修改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 的权重后，MATH-500 成绩从 7.9%…（新标签页打开原帖）
  75. 网页IT之家· 媒体跟进
    MIT 研究者提出「权重空间编程」：GPT-6 Astra 仅修改 Qwen3.5-0.8B 约 0.016% 权重，数学成绩提升至原来 6 倍（新标签页打开原帖）
  76. 网页量子位· 媒体跟进
    MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍（新标签页打开原帖）
  77. TechFlow精选
    GPT-6 Astra 直接改写 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 得分从 7.9% 升至 48.1%

    MIT CSAIL 研究团队公布了一项名为「权重空间编程」的实验结果：GPT-6 Astra 通过自然语言指令直接修改 Qwen3.5-0.8B 中的 131,072 个权重，占全部参数的 0.016%，该模型 MATH-500 得分因此从 7.9% 升至 48.1%。整个过程耗时 20.3 小时，含 158 轮对话、80 次 Python 执行和 50 次模型评估；GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%，IFEval 从 21.0% 升至 62.3%，因陷入重复循环而触及 32,768 token 上限的回答比例从 93% 降至 33.1%。团队称 Astra 并未注入新的数学能力，只是移除了阻碍模型发挥已有能力的障碍；在 Gemma 3 270M 上重复同一实验时，MATH-500 得分波动不超过 1 个百分点。

  78. 公众号 量子位精选
    MIT：GPT-6 Astra能直接修改Qwen权重，数学能力暴涨6倍

    MIT 实验显示，GPT-6 Astra 无需梯度训练，仅改动 Qwen3.5-0.8B 中 0.016% 的权重，就把 MATH-500 得分从 7.9% 提升到 48.1%，指令执行能力也提高了 3 倍。团队将这套方法称为 Weight-Space Programming（权重空间编程），由大模型分析神经网络权重、定位问题并按要求修改，例如把 MATH-500 触及 32768 token 长度上限的比例从 93.0% 降到 33.1%。Astra 还通过分析权重认出了小网络学会的游戏和语言、找出归纳头，并在小车爬坡任务中改 3.5% 的权重，让 1024 次测试全部成功。在 MinAtar 实验中，它从零写出权重的网络平均得分 517.4，约为训练 5 亿步的 PPO 基线 25.3 的 20 倍。文章同时指出，Astra 的能力仍来自其此前训练，分析权重和评测也要消耗计算资源。

  79. 公众号公众号 橘鸦Juya· 媒体跟进
    OpenAI 自研 Git 后端 Pando 投产；研究者称 GPT-6 Astra 可直接改写模型权重【AI 早报 2026-11-03】（新标签页打开原帖）
  80. X@SamSmithzzv5· 讨论
    MIT CSAIL 让Astra改Qwen3.5 0.8B的参数然后能解决推理循环问题？不如上qwen3.8 27B，在MATH-500上好不代表其他case表现好呀。 这种小小模型的指令遵循能力本来就很差，基础的工具调用推理都有问题，提…（新标签页打开原帖）
  81. X@LukeElin· 讨论
    Yesterday MIT showed GPT-6 Astra editing another model's weights directly. No training. 0.016% of the weights. Loops go…（新标签页打开原帖）
  82. 公众号 机器之心精选
    MIT CSAIL 团队让 GPT-6 Astra 直接修改 Qwen3.5-0.8B 权重，MATH-500 成绩从 7.9% 升至 48.1%

    MIT CSAIL 团队让 GPT-6 Astra 通过自然语言直接读取并修改 Qwen3.5-0.8B 的权重，只改动约 0.016% 的参数就把 MATH-500 成绩从 7.9% 提升到 48.1%。Astra 在有限次前向计算中定位到第 15 层和第 19 层 MLP 写入的一个循环方向，从这两层各 64 个输出列中减去该方向，共修改 131,072 个权重，没有重新训练或使用梯度下降。在 Qwen3.5-0.8B 上，GSM8K 从 13.8% 升至 67.1%，IFEval 从 21.0% 升至 62.3%，触及 32,768 个 Token 上限的比例从 93% 降至 33%。博客地址：https://rikiyat.github.io/blog/weight-space-programming/

  83. 公众号公众号 AI寒武纪· 媒体跟进
    重磅！整个AI圈都在传的终局预言，被MIT一年级博士实现了：AI开始直接读取/写入权重（新标签页打开原帖）
  84. X @NeelNanda5
    Neel Nanda 称 Astra 的权重编辑更像旧派机制可解释性研究，而非什么新奇能力

    研究者 Rikiya Takehi 等人提出 Weight-Space Programming，让 GPT-6 Astra 直接改写 Qwen3.5-0.8B 的权重，仅改动 0.016% 的权重、不经梯度和训练，就把 MATH-500 从 7.9% 提升到 48.1%，数学成绩最高提升 6 倍，指令跟随提升 3 倍。Neel Nanda 评论认为，这件事更像是 Astra 出人意料地擅长旧派机制可解释性研究，而不是什么新奇能力；他指出这些案例大多使用已知的机制可解释性技巧，并依赖数据中干净的表层结构，这类分析在 2022 年后逐渐失宠，因为很难扩展到真实 LLM 的复杂性上。他认为这让人更新了对 LLM 做这类分析的能力预期，却没有更新旧派机制可解释性本身能走多远的判断。

  85. RedditReddit r/LocalLLaMA· 讨论
    GPT-6 Astra Edits Qwen Weights: MATH-500 7.9% to 48.1%（新标签页打开原帖）
  86. X@eastwestai· 讨论
    🔥 刚刚刷到今年最炸的AI结果之一： GPT-6 Astra 直接「手术」了 Qwen3.5-0.8B 的权重—— 只改了 0.016% 的参数， 没有梯度、没有训练、没有微调， 数学成绩直接从 7.9% 飙到 48.1%（约6倍）， 指…（新标签页打开原帖）
  87. RedditReddit r/singularity· 讨论
    MIT researchers say GPT-6 Astra improved a small Qwen model’s math score from 7.9% to 48.1% by directly editing just 0.016% of its weights, without gradient-based training.（新标签页打开原帖）
  88. XX @rohanpaul_ai· 讨论
    MASSIVE. MIT researchers showed that GPT-6 Astra can improve another AI model by changing its weights directly, without training.（新标签页打开原帖）
  89. XX @Thom_Wolf· 讨论
    what?（新标签页打开原帖）
  90. 网页Techmeme· 媒体跟进
    Researchers say LLMs can be good at natively reading and writing neural network weights; GPT-6 Astra edited Qwen3.5-0.8B's weights to make it better at math (Rikiya Takehi)（新标签页打开原帖）
  91. X@NFT_Chen· 讨论
    🤯天呐！GPT-6 Astra 居然直接“手改” 开源权重，Qwen3.5-0.8B小模型数学能力提升近6倍！无训练、无梯度！ MIT CSAIL 团队让 GPT-6 Astra 直接读取并编辑 Qwen3.5-0.8B 的权重（不是微…（新标签页打开原帖）
  92. RedditReddit r/singularity· 讨论
    Sparks of Weight-Space Programming: LLMs can natively read & write neural network weights（新标签页打开原帖）
  93. XX @AndrewCurran_· 讨论
    From the blog:（新标签页打开原帖）
  94. X@rikiyatakehi· 讨论
    We asked GPT-6 Astra to edit Qwen3.5-0.8B weights to improve math. It directly changed only 0.016% of weights, fixing 0…（新标签页打开原帖）

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